Environmental <scp>DNA</scp> metabarcoding: Transforming how we survey animal and plant communities
Notice bibliographique
Résumé
The genomic revolution has fundamentally changed how we survey biodiversity on earth. High-throughput sequencing ("HTS") platforms now enable the rapid sequencing of DNA from diverse kinds of environmental samples (termed "environmental DNA" or "eDNA"). Coupling HTS with our ability to associate sequences from eDNA with a taxonomic name is called "eDNA metabarcoding" and offers a powerful molecular tool capable of noninvasively surveying species richness from many ecosystems. Here, we review the use of eDNA metabarcoding for surveying animal and plant richness, and the challenges in using eDNA approaches to estimate relative abundance. We highlight eDNA applications in freshwater, marine and terrestrial environments, and in this broad context, we distill what is known about the ability of different eDNA sample types to approximate richness in space and across time. We provide guiding questions for study design and discuss the eDNA metabarcoding workflow with a focus on primers and library preparation methods. We additionally discuss important criteria for consideration of bioinformatic filtering of data sets, with recommendations for increasing transparency. Finally, looking to the future, we discuss emerging applications of eDNA metabarcoding in ecology, conservation, invasion biology, biomonitoring, and how eDNA metabarcoding can empower citizen science and biodiversity education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».